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J-GLOBAL ID：201402272710006735   整理番号：13A1908966

ベイジアン更新とEMアルゴリズムの間の協力の下での劣化データ駆動残余耐用年数推定法

Degradation Data-Driven Remaining Useful Life Estimation Approach under Collaboration between Bayesian Updating and EM Algorithm

著者 (4件)： Si Xiaosheng (Dep. of Automation, Xi’an Inst. of High-Technology, Xi’an) ,  Hu Changhua (Dep. of Automation, Xi’an Inst. of High-Technology, Xi’an) ,  Li Juan (Coll. of Electromechanical Engineering, Qingdao Agricultural Univ., Qingdao) ,  Chen Maoyin (Dep. of Automation, Tsinghua Univ., Beijing)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 26  号： 4  ページ： 357-365  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 余寿命(RUL)推定は,状態監視保全および予測ならびに健康管理における重要な問題の1つである。サービスにおける個々の装置についての劣化モデリングおよびRUL推定を達成するために,ベイジアン更新と期待値最大化(EM)アルゴリズム間の協力の下での劣化データ駆動RUL推定法を紹介した。最初に,指数状の劣化モデルを利用して,装置劣化過程を説明して,ベイジアン法によってそのモデルにおける確率パラメータをアップデートした。ベイジアン更新結果に基づいて,RULの確率分布を誘導して,RULの点推定をそれに応じて得た。第2に,今まで監視した劣化データに基づいて,確立した劣化モデルにおける他の非確率パラメータのためのパラメータ推定法を立証した。さらにまた,各々の反復において得た推定がユニークかつ最適であることが分かった。最終的に,数値例および実際的事例研究を得て,紹介した方法が個々の装置についての劣化過程を効果的にモデル化して,RUL推定を達成して,モデルパラメータを推定して,文献において以前に報告した方法よりもよい結果を生み出すことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *最適化手法 ,  データフロー制御 ,  耐用年数 ,  方式 ,  パラメータ ,  パラメータ推定 ,  改変 ,  改良 ,  更新 ,  モデル ,  事例研究 ,  確率分布 ,  健康管理
準シソーラス用語： *EMアルゴリズム ,  データ駆動 ,  推定法 ,  モデルパラメータ ,  アップデート ,  期待値最大化 ,  劣化モデル

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： ジアン ,  更新 ,  EMアルゴリズム ,  協力 ,  データ駆動 ,  耐用年数 ,  推定法